【摘 要】
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为提高发动机故障诊断准确率,提出了基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S-transform,简称SSGST)与中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary patterm,简称CSLBP)的故障诊断方法.首先,针对信号时频分析中的能量泄露、频谱涂抹、频带混叠和时频分辨率较低的问题,基于同步压缩算法与广义S变换提出了SSGST,对缸盖振动信号进行时频分析得到时频聚集性较高的二维时频图;然后,利用CSLBP提取缸盖振动信号时频
【机 构】
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中国人民解放军96901部队 北京,100085;陆军工程大学石家庄校区七系 石家庄,050003
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为提高发动机故障诊断准确率,提出了基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S-transform,简称SSGST)与中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary patterm,简称CSLBP)的故障诊断方法.首先,针对信号时频分析中的能量泄露、频谱涂抹、频带混叠和时频分辨率较低的问题,基于同步压缩算法与广义S变换提出了SSGST,对缸盖振动信号进行时频分析得到时频聚集性较高的二维时频图;然后,利用CSLBP提取缸盖振动信号时频图的纹理谱特征,并将其输入交叉验证寻优的核极限学习机对发动机进行故障诊断.实验结果表明,SSGST的能量聚集效果好,时频分辨率高,各频带分布较窄且不存在混叠,能够有效分离出非线性混合信号中的各频带分量;时频图的CSLBP纹理谱特征维数较低,且具有良好的类内聚集性和类间离散性;利用交叉验证寻优的KELM对故障特征进行分类,实现发动机故障诊断,获得了较高的诊断速度和精度.
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